Construction of risk factors and prediction model for arteriovenous graft thrombosis

• Yumei Fang ^[1] ; Xia Cao ^[1]
  1. [1] Department of Blood Purification Center, The First People's Hospital of Lin’an District, Hangzhou, 360, Yikang Road, Jinnan Street, Lin’an District, Hangzhou City, Zhejiang Province 311300, China
• Localización: Nefrología: publicación oficial de la Sociedad Española de Nefrología, ISSN 0211-6995, Vol. 45, Nº. 10, 2025
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Construcción de un modelo de predicción y factores de riesgo para la trombosis en injertos arteriovenosos en pacientes con hemodiálisis de mantenimiento
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  • español

    Objetivo Este estudio tiene como objetivo identificar los factores de riesgo de trombosis en injertos arteriovenosos y construir un modelo predictivo para evaluar el riesgo de trombosis en pacientes en hemodiálisis de mantenimiento (MHD).

    Métodos Se incluyeron un total de 450 pacientes con MHD y AVG, divididos en grupo trombótico (n = 79) y grupo control (n = 371). Se realizó un análisis de regresión logística univariable y multivariable para determinar los factores de riesgo independientes. Se desarrolló un modelo de predicción utilizando un nomograma con el software R y se evaluó su rendimiento predictivo a través de la curva de calibración y la validación del índice C.

    Resultados El análisis multivariable determinó que la diabetes, la hipotensión durante la diálisis, la estenosis de AVG, la hemostasia por compresión durante más de 30 minutos y el producto de calcio y fósforo > 55 mg2/dL2 fueron factores de riesgo independientes para la trombosis de AVG. El modelo de nomograma mostró una buena precisión de predicción, con un índice C inicial de 0.753 y un índice C verificado de 0.735.

    Conclusión El nomograma establecido puede predecir eficazmente el riesgo de trombosis de AVG y ayudar a la identificación temprana y la intervención específica en pacientes de alto riesgo.

  • English

    Objective This study aims to identify risk factors for thrombosis in arteriovenous grafts and construct a predictive model to assess thrombosis risk in patients undergoing maintenance hemodialysis (MHD).

    Methods A total of 160 MHD patients with arteriovenous graft were included and divided into a thrombosis group (n=39) and a control group (n=121). Univariate and multivariate logistic regression analyses were performed to identify independent risk factors. A nomogram prediction model was developed using R software, and its predictive performance was evaluated through calibration curves and C-index validation.

    Results Multivariate analysis identified diabetes, hypotension during dialysis, arteriovenous graft stenosis, compression hemostasis>30min, and calcium-phosphorus product>55mg2/dL2 as independent risk factors for arteriovenous graft thrombosis. The nomogram model demonstrated good predictive accuracy, with an initial C-index of 0.753 and a validated C-index of 0.735.

    Conclusion The established nomogram effectively predicts arteriovenous graft thrombosis risk, aiding early identification and targeted intervention for high-risk patients.